نماذج اللغة العصبية مقابل تمثيل Wordnet-القائم على WordNet المخصب في CST

نماذج اللغة العصبية، بما في ذلك النماذج القائمة على المحولات، والتي تدرب مسبقا على كوربورا كبيرة جدا أصبحت وسيلة شائعة لتمثيل النص في مهام مختلفة، بما في ذلك الاعتراف بالعلاقات الدلالية النصية، على سبيل المثال نظرية هيكل الوثائق عبر المستندات. عادة ما تكون النماذج المدربة مسبقا عادة ما يتم ضبطها على مهام المصب وتستخدم ناقلات تم الحصول عليها كمدخلات للصفين العصبي العميق. لا توجد معرفة لغوية تم الحصول عليها من الموارد والأدوات. في هذه الورقة، نقارن هذه النهج الشاملة بمجموعة من تمثيل الجملة الدوافع التي تعتمد على الرسم البياني الغني في الرسم البياني والشبكة العصبية النموذجية المطبقة على مهمة الاعتراف بعقود CST في البولندية. يصف التمثيل مستويات مختارة من هيكل الجملة بما في ذلك وصف المعاني المعجمية على أساس أجهزة WordNet (PLWOLNET) ومفاهيم Sumo المتصلة. تظهر النتائج التي تم الحصول عليها أنه في حالة العلاقات الصعبة والتدريب المتوسطة الحجم تمثيل النص المخصب من الناحية الدلوية يؤدي إلى نتائج أفضل بكثير.

تجميع المستندات النصية: WordNet VS. TF-IDF مقابل Word Embeddings

في الورقة، نتعامل مع مشكلة تجميع وثائق النص غير المدعومة باللغة البولندية.هدفنا هو مقارنة النهج الحديثة بناء على نمذجة اللغة (DOC2VEC و BERT) مع تلك الكلاسيكية، I.E.، TF-IDF و WordNet-تتم التجارب على ثلاث مجموعات بيانات تحتوي على أوصاف مؤهلات.أظهرت نتائج التجارب أن تدابير التشابه القائمة على WordNet يمكن أن تنافس وحتى التوفيق بين النهج القائمة على التضمين.